帮我做一个小区门禁人脸识别的系统，包括相机镜头等选型，以及代码

好的，门禁人脸识别系统需要的硬件设备包括相机镜头、嵌入式主板、显示屏、红外灯等。针对不同的需求和场景，需要选择不同的设备型号和参数，下面是一个基本的选型例子。

1. 相机镜头：推荐使用分辨率为 1080p 或以上的高清摄像头，例如海康威视的 IPC-HDW5231R-ZE 摄像头，它具有 2MP 分辨率、自动调焦、自动白平衡等功能。

2. 嵌入式主板：推荐使用树莓派 4B 或 NVIDIA Jetson Nano 等嵌入式主板，它们具有强大的计算和图像处理能力，并支持各种外设接口，如 USB、HDMI、Ethernet 等。

3. 显示屏：推荐使用分辨率为 1080p 或以上的液晶显示屏，例如 DELL 的 P2419H 显示器，它具有 24 英寸的屏幕、IPS 面板、178 度可视角度等特点。

4. 红外灯：推荐使用红外 LED，例如 940nm 波长的红外 LED，可以提高夜间的人脸识别效果。

针对代码实现方面，门禁人脸识别系统的基本流程如下：

1. 初始化摄像头和人脸识别模型，设置相应的参数和阈值。

2. 不断从摄像头中读取图像帧，对每帧图像进行人脸检测和识别，并将结果显示在屏幕上。

3. 如果检测到合法用户，则开启门禁系统，否则拒绝进入。

下面是一个基本的 Python 代码实现，使用 OpenCV 和 face_recognition 库实现人脸检测和识别功能：

import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸样本的编码向量
known_face_encodings = []
known_face_names = []

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为 RGB 格式
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 检测图像中的所有人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    # 遍历所有人脸
    for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings):
        # 比较当前人脸与已知人脸样本的相似度
        matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
        name = "Unknown"

        # 找到最相似的已知人脸样本
        face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
        best_match_index = np.argmin(face_distances)
        if matches[best_match_index]:
            name = known_face_names[best_match_index]

        # 在图像上标出人脸位置并显示姓名
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 1)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并销毁窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上是一个简单的门禁人脸识别系统实现，具体还需要根据实际需求进行优化和完善。